带材表面检测技术,随着技术的不断进步,流派间的区别越来越小.通常按照硬件来分:传感器类别(面阵+工控机)典型代表:德国Parsytec                                                      (线阵+图像处理板卡)代表：美国cognex这两家公司的带材表面质量检测系统在市场上都获得了很大的成功。通过对这两家公司系统的跟踪调试，Par

已经设计过几套机器视觉系统，有一点心得，暂记之。（1）机器视觉系统设计应及时响应硬件的进步，可以减少很多设计难点；（2）系统设计过程，完全是一个妥协的过程，将自己想的认为比较新的创意和具体实现能力相结合的过程；（3）机器视觉系统的硬件环节，要尽量的少； （4）稳定的高质量图像输入决定了系统能否成功开发，同时也决定了工作量的大小，进而影响到成本，甚至影响终端用户对该系统的信任程度；

判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的！显然光源应该不仅仅是使检测部件能够被摄像头“看见”。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的

工业相机（Industrial Camera）的确比较贵。工业相机与普通相机（DSC）的区别：（1）工业相机的快门时间非常短，可以抓拍快速运动的物体。   例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，然后用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用一般的相机来拍摄，是不可能达到这样效果的。这里边的技术问题相当棘手，不在此赘述了。（2）工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而一般

 从事该行业已经3年多了，做为项目经理，也已经过了两年。期间比较累，但也有一些感悟。在非软件企业，特别是在主业是制铁的行业，做此类项目，面临的困难，总是无法想象的。随着技术的发展，近期情况出现好转。但这也是一个漫长的过程。在国有企业里面，领导的支持，是项目得以实施的关键。初期对领导的说服，效果演示，以及引用一系列的数据，来赢得领导的注意，是非常重要的，而这个过程，从我们领导到我，花费了接近